需要と採算から南アフリカのミニバス路線を形成するシミュレーション

背景と課題

南アフリカのミニバスは、おおむね決まった経路を走りながら途中で乗客を拾い、固定時刻表には従わない。都市周辺部の低所得者にとって重要な移動手段だが、経路・運賃・車両数の記録は乏しい。計画モデルから除外すれば、交通施策を検討する際に大きな移動手段を見落としかねない。

本論文は、ネルソン・マンデラ・ベイ都市圏を対象に、交通需要と道路網からミニバスの供給を形成する方法を示す。既存の路線図を入力して再生するのではなく、事業者が採算を見て路線や車両を変え、乗客も利用経路を探し直す過程を表現する。

研究の方法

入力は、各人の活動場所・時刻・移動手段を記した一日の予定と道路網である。研究では、2001年国勢調査の世帯・個人属性に合わせて合成人口を作り、2004年の移動調査から、就業状態、世帯人数、年齢、所得が似た人の活動予定を割り当てた。実験には世帯単位で抽出した約1％、１万1498人の標本を使う。OpenStreetMapから作った道路網では、制限速度80km/h以下の道路リンクにミニバスの停車地点を置く。初期状態は35事業者、各21台。各事業者について、周囲の活動数が多いほど選ばれやすいよう二つの停車地点を抽出し、空いた道路網での最速経路を使って最初の循環路線を作る。

計算には、個人と車両を別々に扱う交通シミュレーション「MATSim」を用いる。各反復で事業者が路線を変更し、その反復用の仮の時刻表を示す。選ばれた乗客は交通手段を変えず、乗車前後の徒歩、待ち時間、乗り換えを考慮して、所要時間が最短となる経路を探す。続いて車とミニバスを道路上で動かし、道路の容量、満員、乗降による遅れを反映する。空席のあるミニバスには、手段と行先が合い、提示される所要時間が乗客の予定以下なら乗れる。経路探索に運賃は含めず、乗客は実際の遅延や乗車拒否を受けて、その場で予定を組み直すわけではない。

一日の終わりに、路線の収支を「運賃収入から車両ごとの固定費と走行距離に応じた費用を引いた額」として計算し、事業者の予算に加える。実験設定では乗車１回につき３通貨単位の収入、車両１台・１反復につき10、走行１kmにつき0.25の費用とした。次の更新では車両の売買で予算を調整し、維持できない事業者は退出する。存続する事業者は運行時間や停車地点を変え、収益性に応じて経路間で車両を移す。車両が増えれば便数が増し、最後の１台を失った経路は消える。こうして形成された路線網、頻度、乗客の移動を検討する。

この研究の新しさ

特徴は、全路線を一つの管理者が設計するのではなく、独立した事業者の収支判断と乗客の経路変更を並行して繰り返す点にある。事業者間に明示的な協調はないが、乗客は別の事業者の路線へ乗り継げる。その結果、接続点や複数路線が重なる幹線が生じうる。著者らは、こうした動的なミニバス供給を南アフリカの大規模な交通モデルに組み込んだ事例と位置づける。

従来研究との違い

論文が対比する需要応答型交通では、管理者が車両を割り当て、サービス全体を一つの問題として扱う。一方、本モデルの事業者はそれぞれ自分の路線の収支に基づいて動く。先行する同系統のモデルとも異なり、乗客の経路再探索は当初の交通手段内に限った。交通手段を変える動機を設定するためのデータが足りないためである。対象事例では一貫したデータの不足から、正式な公共交通の車両走行も省いており、それとの競争を検証した実験ではない。

結果と評価

300回目の反復では、25事業者による87経路が形成された。シミュレーション上のミニバス利用者の85％超は、自宅から乗車地点まで１km未満を歩いた。同じ設定で乱数を変えた追加の２回でもサービス範囲はおおむね似ており、差は主に低需要地域に現れた。平均乗車待ち時間は４分20秒で、論文が示す地元の専門家による約５分という見積もりに近い。

一方、外部の交通計画資料が示す旅客数とは大きく食い違った。その資料の数値自体も、入力条件が十分説明されていないシミュレーションに由来し、独立した実測値との一致を確認できたわけではない。最終反復では標本中の191人が目的地に着けず、うち169人は廃止された経路を使おうとしていた。採算に応じて供給が変わるこのモデルは、全員へのサービスを保証しない。

限界・注意点

【著者が述べる限界】費用には十分な実資料がなく、実験の運賃も旅客流動と経路構造について安定した結果を得るために設定された。乗り換え時の追加待ち時間は経路探索上の30分の負担で代用する。実際にみられる閑散時の運行休止や、車両がほぼ満員になるまで発車を待つ行動も再現していない。運賃を考慮した乗客の経路選択、所得などに応じた交通手段の変更、通常は特定の区間を一事業者が担う実態は今後の課題である。示された再現性を、運賃政策や他都市の予測精度にそのまま広げることはできない。